프로그래머스 문제를 푸는 과정에서 최소공배수가 필요하여 math.lcm을 사용했으나 attributeerror: module 'math' has no attribute 'lcm' 와 같은 오류가 발생하였다. lcm은 python 3.9 버전부터 사용이 가능한 메소드이기 때문에 이럴 때에는 다른 방법으로 최소공배수를 구해야 한다. 두 수가 주어졌을 때 최소공배수는 두 수의 곱을 최대공약수로 나누어 구할 수 있다. $$ lcm(a, b) = \frac{a \times b}{gcd(a, b)} $$ 예를 들어, 6과 4의 최소공배수를 구하면 다음과 같다. 1) 두 수의 곱 $ 6 \times 4 = 24 $ 2) 두 수의 최대공약수 $ gcd(6, 4) = 2 $ 3) 두 수의 최소공배수 $ \frac{24}..
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프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 코드 def solution(array): count = [0] * (max(array)+1) # 숫자 출연 횟수를 셀 리스트 for i in array: count[i] += 1 m = 0 # 최빈값의 개수 for c in count: if c == max(count): m += 1 if m > 1: # 최빈값이 2개 이상이면 -1을 리턴 return -1 else: # 최빈값이 1개이면 해당 숫자를 리턴 return count.index(max(count)) 주어진 배열에서 최빈값을 찾는 문제이다. 최빈값..
프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 코드 import math def solution(numer1, denom1, numer2, denom2): b = denom1 * denom2 a = (numer1 * denom2) + (numer2 * denom1) gcd=math.gcd(a,b) a = a // gcd b = b // gcd answer = [a, b] return answer $\frac{numer1}{denom1}$, $\frac{numer2}{denom2}$ 의 합을 기약분수로 나타내는 문제이다. 처음에는 denom1과 denom2..
Window 10 Home 환경에서 Docker desktop을 설치하면서 겪은 오류와 어떻게 해결했는지 남기고 같은 오류를 겪는 사람들을 위해 조금이라도 도움이 되었으면 하는 마음으로 글을 작성한다. Docker toolbox는 이제 더 이상 설치가 불가능하다. 그렇기 때문에 Docker desktop으로 설치해야 한다.구글에 'docker toolbox'를 검색하면 페이지에 대한 정보가 없다는 메시지를 통해 더 이상 지원하지 않음을 알 수 있다.또한, toolbox 링크를 클릭하면 두번째 사진처럼 자동으로 Docker desktop 설치 페이지로 전환되니 아래 과정을 따라오면 쉽게 설치할 수 있다.페이지에서 아래로 스크롤하면 Install Docker Desktop 메뉴를 볼 수 있으며, 사용하고 있..
다음과 같은 dataframe과 series가 있다. 이 예시는 dataframe의 columns와 Series의 index가 a, b, c, d로 같은 경우이다. df=DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), columns=list('abcd')) df s=Series(range(10,14),index=list('abcd')) s 이때, df와 s를 + 연산을 사용한 결과는 다음과 같다. Dataframe의 column에 해당하는 Series의 index를 가지는 값을 해당 column에 더한다. 즉, s에서 인덱스 a에 해당하는 값인 10을 df의 a열에 한 번에 더한다. 한 번에 더하는 이 과정을 브로드 캐스팅(broadcasting)이라 한다. + 대신 add 메소드를 ..
sympy 설치 방정식을 풀 수 있는 라이브러리인 sympy는 python 내장 라이브러리가 아니기 때문에 따로 설치해주어야 한다. pip install sympy Anaconda Prompt에서 설치하는 과정을 보면 다음과 같다. 나의 경우에는 가상환경으로 이동(activate ml)하여 라이브러리를 설치해주었다. sympy 활용 sympy를 활용하여 아래 2차 방정식을 x에 대해 미분해보았다. $x^2 + 2x + 3$ import sympy as sym #1 from sympy.abc import x #2 sym.diff(sym.poly(x**2 + 2*x + 3), x) #3 #1) sympy 라이브러리를 불러온다. sym 이름으로 사용한다. #2) sympy.abc는 쉽게 말해 a부터 z까지의 ..
